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Autômatos são máquinas construídas para imitar ações de seres vivos. Séculos antes do computador, eles já provocavam uma pergunta que reaparece na inteligência artificial: o que acontece quando um objeto fabricado começa a agir como se tivesse intenção própria?
SÉRIE · Máquinas podem pensar?
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O imitador veio antes do computador
Muito antes dos algoritmos, já existia o desejo de construir máquinas que parecessem agir por conta própria.
Na Antiguidade, mecanismos movidos por água, ar e contrapesos faziam portas se abrir, estátuas se mover e objetos executar pequenas sequências de ações.
Não havia inteligência ali. O efeito, porém, era poderoso: alguma coisa construída por mãos humanas parecia agir sozinha.
Séculos depois, a mecânica transformaria essa impressão em espetáculo.
Em 1770, Wolfgang von Kempelen apresentou o chamado Turco Mecânico, um suposto autômato capaz de jogar xadrez.
A máquina percorreu a Europa e enfrentou adversários durante décadas. Mas, havia um “detalhe” importante: dentro do gabinete escondia-se um jogador humano, responsável pelas decisões da partida.
O boneco era mecânico; a inteligência, não. A história do truque pode ser consultada na Encyclopaedia Britannica.
Quase na mesma época, os autômatos Jaquet-Droz mostravam o que a mecânica realmente podia fazer.
Construídos entre 1768 e 1774, o Escritor, o Desenhista e a Musicista executavam movimentos surpreendentemente complexos.
O Escritor, por exemplo, movimentava os olhos, mergulhava a pena e escrevia textos previamente programados. Os três ainda fazem parte da coleção do Museu de Arte e História de Neuchâtel.
Nenhuma dessas máquinas pensava.
Ainda assim, elas ajudam a entender uma reação que permanece atual: quanto mais um artefato imita ações humanas, mais facilmente começamos a interpretar seu comportamento em termos humanos.
Quando a máquina parece alguém
Um mecanismo industrial claramente mecânico dificilmente provoca dúvida sobre o que é.
A situação muda quando uma máquina fala, escreve, olha, responde ou movimenta o corpo de maneira semelhante a uma pessoa.
Passamos então a interpretar sinais.
Um movimento pode parecer intenção. Uma resposta bem construída pode parecer compreensão. Uma voz natural pode sugerir presença.
Esse efeito importa porque seres humanos não interagem apenas com o funcionamento interno das coisas. Interagem também com aquilo que percebem.
É aí que os autômatos encontram a inteligência artificial contemporânea.
Um chatbot não precisa pensar como uma pessoa para produzir a impressão de que compreendeu uma pergunta. Uma voz sintética não precisa sentir emoção para soar preocupada.
Quanto melhor a imitação, maior o cuidado necessário para não confundir aquilo que o sistema produz com aquilo que imaginamos existir por trás da resposta.
O vale da estranheza
Em 1970, o roboticista japonês Masahiro Mori propôs uma ideia que ficaria conhecida como vale da estranheza.
Mori sugeriu que nossa afinidade por um robô tende a aumentar à medida que ele se torna mais parecido com um ser humano.
Em determinado ponto, porém, pequenas incompatibilidades entre aparência, movimento ou comportamento poderiam produzir uma queda brusca nessa afinidade.
É o quase humano que parece ter alguma coisa fora do lugar.
A tradução autorizada do ensaio original está disponível no IEEE Spectrum.
O vale da estranheza não deve ser tratado como uma lei psicológica. O próprio Mori explicou posteriormente que sua proposta nasceu mais como uma orientação para projetistas de robôs do que como uma afirmação científica definitiva.
Ainda assim, a ideia ajuda a formular um problema importante: quando uma tecnologia adquire características humanas, nossas expectativas também mudam.
Esperamos coerência, memória, intenção e até responsabilidade onde pode existir apenas uma boa simulação dessas características.
Do autômato ao chatbot
Entre um boneco mecânico do século XVIII e um modelo de linguagem há uma distância tecnológica enorme.
Mas existe uma continuidade cultural interessante.
O autômato impressionava porque executava movimentos associados a seres vivos. O chatbot impressiona porque produz linguagem associada a pessoas.
Em ambos os casos, o observador precisa separar duas perguntas:
o que a máquina consegue fazer?
e
o que estamos atribuindo a ela porque consegue fazer isso?
Essa diferença se torna especialmente importante na inteligência artificial generativa.
Modelos de linguagem conseguem produzir textos coerentes, responder perguntas e sustentar conversas sem que isso, por si só, demonstre que compreendem o que dizem da mesma maneira que uma pessoa compreende.
Quanto mais natural é a interação, mais fácil esquecer essa diferença.
Imitar é o mesmo que pensar?
Os autômatos ajudam a colocar a pergunta no lugar certo.
Durante séculos, máquinas foram capazes de produzir movimentos que pareciam intencionais sem possuir intenção alguma.
Hoje, sistemas de IA produzem linguagem que pode parecer compreensão sem que a aparência da resposta resolva a questão sobre o que acontece dentro do sistema.
Mas há uma diferença decisiva entre os antigos autômatos e os computadores.
Os primeiros executavam mecanismos físicos determinados. Um computador pode executar procedimentos formais muito mais gerais – inclusive procedimentos que não estavam presos a uma única máquina ou tarefa.
Para perguntar seriamente se uma máquina pode pensar, portanto, primeiro precisamos entender o que significa dizer que uma máquina pode executar um procedimento.
É aí que entra Alan Turing.
MÁQUINAS PODEM PENSAR?
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